文献类型： 中文期刊

作者： 杜建军 ¹ ; 李大壮 ² ; 廖生进 ¹ ; 卢宪菊 ¹ ; 郭新宇 ¹ ; 赵春江 ¹ ;

作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心

2.华中农业大学植物科学技术学院

关键词： 玉米籽粒;语义分割;三维表型;Micro-CT;RAUNet-3D

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2022 年 012 期

页码： 244-253,289

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 玉米籽粒构成和精细结构与玉米产量及品质直接相关。本文提出一种基于CT图像的玉米籽粒三维结构自动测量方法，快速提取、统计玉米籽粒成分和结构性状，评估不同玉米品种籽粒间性状差异。首先，利用Micro-CT获取批量玉米籽粒CT图像，通过Watershed算法准确分割出单颗籽粒；进而，设计基于注意力机制RAUNet-3D网络准确提取出籽粒胚；最后，建立自动化玉米籽粒表型管道，计算籽粒、胚、胚乳和空腔的共23项性状，用于玉米籽粒性状分析和品种鉴定。选取4个玉米品种籽粒（登海605、京科968、先正达408和农华5号）共120颗籽粒进行验证，结果表明籽粒CT扫描成像效率提高到1 min/粒，籽粒表型提取效率为10 s/粒，胚分割精度可达93.4%,粒长、粒宽和粒厚的R~2分别为0.902、0.926和0.904,籽粒品种分类精度达90.4%。本文方法实现了玉米籽粒及其胚、胚乳、空腔三维结构无损、快速测量，提取的性状能够表征不同玉米品种籽粒间表型差异，为开展大规模玉米籽粒三维表型鉴定奠定了基础。